数据分析师与数据挖掘工程师,分别有什么从业要求? 谢邀,之前我回答过另一个问题,现在我把答案复制过来,仅供参考。我上一份工作是数据分析师,现在的工作是数据挖掘工程师,因此我可以以我自己的实际经验来回答这个问题。数据分析师和数据挖掘工程师,同属于数据领域的洞察者,但是两者的工作内容却有着不小的区别。对于一个数据分析师来说,最重要的并不是编程技能,而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据分析师:数据分析师使用的主要工具可以是编程,但并非必要;因为现在已经存在大量的强大、易用的数据分析工具,比如Excel、Tableau、SPSS、SAS等,即使你没有编程能力,仍然能胜任绝大多数的数据分析工作;但是相对于数据挖掘工程师,你还额外需要一些能力,比如数据可视化的能力、写数据报告的能力、在领导甚至许多人面前做报告、讲演的能力等;同时,由于现在互联网公司都在讲大数据,数据的存储基本上在各种大数据平台和数据库中,因此你有必要掌握Hive、HDFS、MySQL等的使用,SQL的熟练掌握是不可避免的。数据分析师一般有两种,一种是面向业务的,主要对各业务线、产品经理、运营、各部门领导的需求提供支持,帮助他们分析业务、了解业务,发掘出业务中的问题并提供解决方案;另一种是偏宏观的。数据挖掘工程师在公司中一般都具体做什么?需要了解哪些知识? 以后想从事数据挖掘行业,但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么?如果仅仅只是用excel,sas,python…请问各位大牛,算法工程师和数据研发工程师,数据挖掘工程师的区别是什么? 本人目前主要是学习机器学习,能实现常用的机器学习算法如《机器学习实战》上的算法,自己的论文也对TF-I…数据挖掘工程师需要掌握Java到什么程度? 如题。Java的内容很多,我想知道,对于搞数据挖掘的,掌握Java哪些方面的知识就可以胜任日常的工作了?求…数据分析师,数据挖掘师,大数据工程师,三者的工作有何区别? “DT时代,数据为王”。与数据相关的职位越来也多,分的也越来也细了。什么数据工程师,数据分析师,数据科学家,甚至CDO(首席数据官)等新职位名称都出现了。每种职位之间确实会有一定区别,但是由于职位互相联系紧密,往往使人分辨不清,特别是某些公司对这些职位的理解都不一致,都有可能导致相似职位采用的名称有所差别。题中的三种职位,可以用如下图来表示它们之间的关系【大数据工程师】主要是构建数据平台、数据管道的架构、研发和运维人员,因此再细分的角色中往往包含【数据开发工程师】,【数据测试工程师】,【数据架构师】等。他们往往需要熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如:Yarn,HBase、Hive、Pig,Spark等重要组件,能够实现对数据收集、数据处理等ETL操作以及对数据平台监控、辅助运维系统的开发、运维等【数据分析师】数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员,能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,建模。将它们加以汇总、理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。【数据挖掘工程师】是数据分析师的一种。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的技术人员。数据分析师用到的技术更倾向于。
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